2020.07.21 [学習メモ] 科研費審査についての調べもの

メモ: 緑字は小槻の戦略

超大事なこと ::

  • ポンチ絵をすぐに作り始めない!
    • まずは、メッセージを固め、それに適した構造を考える
    • 何度も、何度も注意されてる。そろそろ直さないと。
    • 2020: 科研費
    • 2021: 創発、
    • 2022: MS提案書、MSヒアリング、千葉大、
    • キーワード (e.g. 相乗効果、基盤、統合) googleなどで、似た絵を探す。
  • アウトプットとアウトカム
    • 自分たちの研究が、社会にどんな付加価値を与えられるか?

  •  科研費への応募
    • 重複制限が大幅に緩和
      • 若手 & 基盤B で応募したい ==> 無理だった
  • 大事な点
    • 科学的問いがしっかりしているか?
  • 審査について:6人の合議制
    • 専門分野:1-2名
    • それ以外:2-5名
    • 4人から、4点を取る
  • 水工学分野の特徴 (as of 2020/07/21)
    • まだまだ、機械学習研究はねらい目
      • https://kaken.nii.ac.jp/ja/search/?qd=%E5%B0%8F%E5%8C%BA%E5%88%8622040%3A%E6%B0%B4%E5%B7%A5%E5%AD%A6%E9%96%A2%E9%80%A3&fc=ca%3A%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E7%A0%94%E7%A9%B6(B)%2F000069&st=41
    • タイトルが皆さんキャッチ―
  • 小槻的メモ
    • 誰かに読んでもらう(e.g. AOさん)
    • キャッチ―なタイトル
      • 同化とAI
      • シミュレーションとの融合
      • 3本の矢(MOS, 事前学習, …?)
    • やっぱ富岳でしょ
  • 審査評点基準: 4点満点
    • (1) 研究課題の学術的重要性・妥当性
      • 学術的に見て、推進すべき重要な研究か
      • 核心をなす重要な問いは明確か?
        • 仮説 & 仮説 & 仮説
      • 着想に至る経緯は明確か ?
        • 流れを意識させる(若手B、基盤B)
    • (2) 研究計画・方法の妥当性
      • 準備状況
      • 計画の妥当性
    • (3) 研究課題の独創性・革新性
    • (4) 研究課題の波及効果および普遍性
    • (5)  研究遂行能力
      • 実績
        • 研究的能力: 英語論文 
        • 客観的評価: 准教授、EDITOR
        • 狙い: 気象・水工分野をつなぐ研究を進めたい
  • 審査員の想い
    • 枠無し革命、実績偏重の是正、要求は「確信を為す問い」
    • 審査員も評価されている(他の審査員の評価と大きく離れていないか?)
    • 直感的な評価と、ガイドラインに沿った評価が一致しない
  • 実際Research Mapは見ているか?
    • 正直低い。実績くらいか?
  • 何をどこまで明らかにするのか?
    • 目的と研究計画

  • その他のメモ
    • 科研費データベースの「概要」が参考になるかも
    • 基盤A&Bは採択率30%を目指している
      • ただし、人件費に積むことはできない
  • 2023/05 updates
    • ピラミッドストラクチャー
      • なんでこのissueなの?
      • そのissueに、なんでこのアプローチをとるの?
      • そのアプローチを、どうやって実現するの?なんで今まで出来なかったことが、あなたならできるの?
    • 一度、研究の面白さを、PPT1枚で書ききる (MSから)
  • 2022/08 updates
    • 論文を書く特に当たり前にやってることを、ちゃんとやる
    • (1) 提案書を書く前にロジックを練る
    • (2) ポンチ絵でsummary
    • (3) パラグラフライティング。文頭で簡潔に書き、break downしていく。
    • 1 Research の提案書はそれなりに書けるようになってきている。なんで取りまとめ系ではできないのか?
      • unclear なものも含めて書く、が出来ていない?つまりビジョンが明確ではないからなのか?
      • 個別から書き過ぎなのか?
      • O先生みたいに、色んな研究をしてるのに、それが1つの研究に繋がっている、1つのScientific Questionに繋がってるんだ、という印象を持たせないといけない。出来る人は、出来ている。
    • 難しさ
      • 論文は、考えてるロジックのままに、論文を書ける
      • 提案書は、アイデアが突然生まれる。そこに理由はない。のだけど、説明しないといけない。
  • 2022/01 updates
    • 論文を書くときには出来てる、「書く前に、ロジックを考える」、ができていない。図を作ってから考えてるのが現状。
    • いきなり図を作り始めず、まずは提案書のロジックを練り上げてから書く。「費用対効果」など、自分がIMPLICITに仮定している当たり前の善、に気づくべし。
  • 2021/05 updates注意点
    • まずメッセージを決める
      • 自分が面白い、だけでは終わらせない。「その結果どう役立つのか?何が面白いのか?」をexplicitに言語化する。(e.g. 物語のビッグデータ化、国土強靭化)
        • 多くの場合、最後の言語化の途中で、思考が止まっている。「これで筋が良い」くらいで。その先まで言語化する。
    • 注意点
      • (1) 言葉に思いがこもって、内容に思いがこもらない。(文学作品じゃないんだから)言葉遊びをしない。これは、自己満足と知るべし。
      • (2) トップダウンで各。伝えたいことを、最初の1~2文に集約化させる。
  • kotsuking
  • 関東の某国立大学、教授。他に、JST・さきがけ研究員、理研・客員研究員、気象予報士。京都大学大学院で博士(工学)を取得。
    スーパーコンピューターを駆使して天気予報の改善に取り組むデータ同化研究者。座右の書は「7つの習慣」。

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